# Requisitos de GPU de MiniMax-M2.7

MiniMax-M2.7 tiene 229B parámetros. Para servirlo, calcula unos 549 GB de memoria de GPU en 16 bits, 274 GB en 8 bits o 137 GB en 4 bits, incluido un 20% para la caché KV y las activaciones.

Es un modelo de mezcla de expertos: 256 expertos, 8 de ellos activos en cada token. Todos permanecen en la memoria de la GPU, así que calcula la memoria para los 229B parámetros.

[Despliégalo en Arrakis](/console/#/models?model=MiniMaxAI/MiniMax-M2.7).

## Lo que hace falta para servirlo

| Precisión | Memoria y configuración mínima |
|---|---|
| 16 bits | 549 GB: 4 × [H200](/es/gpus/h200.html.md), desde 16,12 US$ por hora las 4 |
| 8 bits | 274 GB: 2 × [H200](/es/gpus/h200.html.md), desde 8,06 US$ por hora las 2 |
| 4 bits | 137 GB: una [H200](/es/gpus/h200.html.md), desde 4,03 US$ por GPU-hora |

## Lo que hace falta para ajustarlo

| Método | Memoria y configuración mínima |
|---|---|
| QLoRA | 160 GB: una [B200](/es/gpus/b200.html.md), desde 6,79 US$ por GPU-hora |
| LoRA | 549 GB: 4 × [H200](/es/gpus/h200.html.md), desde 16,12 US$ por hora las 4 |
| Ajuste fino completo | 3.659 GB: más de una máquina de 8 GPU |

## Sobre el modelo

| | |
|---|---|
| Parámetros | `229B` |
| Expertos | `256` |
| Expertos por token | `8` |
| Ventana de contexto (tokens) | `204,800` |
| Publicado en | `FP8` |
| Licencia | `other` |
| Fecha de publicación | `2026-04-09` |
| Pesos | [MiniMaxAI/MiniMax-M2.7](https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-M2.7) |

## Sírvelo tú mismo

```
vllm serve MiniMaxAI/MiniMax-M2.7 --tensor-parallel-size 4
```

## Preguntas

**¿Cuánta memoria de GPU necesita MiniMax-M2.7?** Para servirlo, unos 549 GB en 16 bits, 274 GB en 8 bits y 137 GB en 4 bits, incluido un 20% para la caché KV y las activaciones. Para ajustarlo, unos 160 GB con QLoRA, 549 GB con LoRA y 3.659 GB para un ajuste fino completo con Adam, sin contar las activaciones.

**¿Puedo ejecutar MiniMax-M2.7 en una sola GPU?** Sí, cuantizado. En 4 bits necesita unos 137 GB, que caben en una H200. En 16 bits necesita 4 GPU H200.

**¿Cuánto cuesta ejecutar MiniMax-M2.7?** En 16 bits necesita 4 GPU H200; en 4 bits, una H200. Cada configuración de esta página muestra el precio más bajo por GPU-hora en Arrakis ahora mismo, y pagas por hora desde un saldo prepago.

**¿Cómo despliego MiniMax-M2.7 en Arrakis?** Abre Models en la consola de Arrakis, pega MiniMaxAI/MiniMax-M2.7, elige vLLM, SGLang o llama.cpp y alquila una GPU en la que quepa. Obtienes un endpoint compatible con OpenAI con su propia clave de API, y SSH root a la máquina.


Más modelos: [/models](/es/models.html.md).